UNNet正加快布局AI数据平台和数据库市场。
该公司近日推出数据平台“TarantulaDB”，其核心设计是将业务运行侧与分析、AI负载分离部署，同时保持两类系统协同运行。
据介绍，TarantulaDB是一款基于PostgreSQL的企业级数据库，集成高可用、自动故障切换、备份恢复、安全、SQL调优以及异构系统对接等能力，主要用于承载核心交易型业务。
大规模数据分析和AI应用则由“Tarantula Lakehouse”架构承载。该架构结合了数据仓库的分析性能与数据湖的扩展能力，可在统一体系内管理结构化和非结构化数据，并对接AI及BI工具。
UNNet表示，这种架构设计有助于在不加重业务数据库负载的情况下，同时支持大规模数据分析和机器学习训练。
UNNet CEO Kim Joo-seop表示，许多企业认为，只要引入高性能数据库，就能顺势扩展到AI应用。但在实际落地过程中，分析和AI负载往往被直接叠加到业务数据库之上，进而带来性能下滑、成本上升和运维风险增加等问题。AI应用落地，应先完成数据结构和运维策略设计，再推进模型部署。
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Chi-gyu Hwang
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